RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、微RNA(miRNA)和非编码RNA(ncRNA),用高通量测序技术进行测序分析,反映出它们的表达水平。🚀 高通量测序技术 高通量测序技术(High-throughput sequencing),也称为“下一代”测序技术(Next...
RNA-seq工作流程主要分为以下三步: 文库制备,使用可精确检测链方向的方法获得完整的转录组图像。 兼容FFPE RNA。 测序。 数据分析。 分析流程(Analysis Pipeline) 上游分析的过程需要在Linux系统中完成。由上述测序技术所得到的原始测序文件为.fastq格式文件,其主要格式为: @A00184:675:HKHGGDSXY:2:1101:1181:1000...
本教程将使用从Salmon获得的表达估计值(通常称为“伪计数”)作为差异基因表达分析的起点。 Salmon 6. 比对后质控 如上所述,差异基因表达分析将使用Salmon生成的转录本/基因伪计数。然而,要对测序数据进行一些基本的质量检查,将读数与整个基因组进行比对非常重要。STAR或HiSAT2都能够执行此步骤并生成可用于 QC 的BAM...
因此,RNAseq转录组分析是每一个建立生物信息团队的Lab和立志从事生物信息工作的scientist的【必备技能】之一。本文将会对转录组分析中每一步进行【参数详解】并展示【示例运行】结果,同时附上【用户友好型参考代码】,如下图所示,只需按照说明填入文件路径即可在python中使用,无需自己编写脚本。
聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组
转录组是指一个细胞、组织或生物体在特定条件或状态下转录的所有RNA集合。RNA-Seq利用新一代测序技术，通过测序细胞或组织中的所有RNA，分析其种类和丰度，从而获得基因表达的全景图。转录组测序的主要步骤包括：RNA提取、构建文库、测序和数据分析。二、转录组测序的主要步骤 RNA提取：从样本（如细胞、组织、血液等）...
随着全球范围内单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的不断增多,特别是在人类细胞图谱(HCA)项目的推动下,大量注释详尽的图谱级scRNA-seq数据集已公开可用。因此,在分析新的相关数据集时,若不利用这些资源来辅助分析,尤其是帮助注释,将是一种资源浪费。这与之前的情况不同,之前处理的是多个地位平等的数据集整合。
在本教程中,将借助许多R包,带你进行一个完整的RNA-seq分析过程。将从读取数据开始,将伪计数转换为计数,执行数据分析以进行质量评估并探索样本之间的关系,执行差异表达分析,并在执行下游功能分析之前直观地查看结果。下面是流程图。 2. 数据集 本教程将使用Kenny PJ et al, Cell Rep 2014中的一部分数据进行演示。